R 语言经典实例（原书第 2 版）

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第

14

章

14.6 缺失时间序列的填充

14.6.1 问题

时间序列数据有缺失值。需要填充这些缺失日期 / 时间以及它们相应的观测值数据。

14.6.2 解决方案

使用缺少的日期 / 时间创建不含时间序列观测值的 zoo 对象或 xts 对象。然后将数据与

该对象合并，获取两者的并集：

empty <- zoo(, dates) # 'dates' is vector of the missing dates

merge(ts, empty, all = TRUE)

14.6.3 讨论

zoo 包在 zoo 对象的构造函数中包含一个方便的功能：可以构建一个仅仅含有时间而不

含有观测值的 zoo 对象。我们可以使用这些“假冒”对象来执行对其他时间序列对象的

填充。

假设你下载了上一个方法中使用的每月 CPI 数据。数据带有时间标签，即每月的第一天：

head(cpi)

#> cpi

#> 1999-01-01 0.938

#> 1999-02-01 0.938

#> 1999-03-01 0.938

#> 1999-04-01 0.945

#> 1999-05-01 0.945

#> 1999-06-01 0.945

R 软件仅仅知道除了每月的第一天外，其他日期没有观测值。但是，我们知道一个月里

每一天的 CPI 观测值都是一样的。首先，我们建立一个没有观测数据，仅仅有 10 年的

日期的零宽度 zoo 对象：

dates <- seq(from = min(index(cpi)), to = max(index(cpi)), ...